基于nsga-ii算法的多目標參數(shù)優(yōu)化的主動隊列管理新策略(存儲版)
【正文】 n個持久性的FTP業(yè)務源與節(jié)點A之間的鏈路容量均為10Mbps，通常情況之下延時5ms，節(jié)點B和節(jié)點C之間的時延為dms。表1列出了部分具有代表性的Pareto最優(yōu)解。均勻變異。具體描述見文獻[13]。id當irankjrank或irank=jrank且idjd時，i個體優(yōu)于j個體。它指目標空間上的每一點與同級相鄰2點之間的局部擁擠距離。NSGAII有效地克服了NSGA的三大缺陷：計算復雜性從O(mN3)降至O(mN2)，具備最優(yōu)保留機制及無需確定一個共享參數(shù)。其增量形式為 （6）其中，T= （7）分組丟包概率 （8）3 多目標魯棒PID設計與Pareto解集 多目標魯棒PID優(yōu)化模型 為了兼顧系統(tǒng)對快速性、穩(wěn)定性和魯棒性的要求，這里以系統(tǒng)輸出的超調量、上升時間和調節(jié)時間作為優(yōu)化目標，以頻域魯棒性為約束(當然也可以把它作為目標函數(shù)處理)，建立如下的多目標優(yōu)化模型: （9）式中：為超調量；為上升時間(由終值2％第一次上升到終值98%的時間)；為調整時間(誤差帶取2％)；GM、PM為幅值裕度和相角裕度，下標min為約束下限。 （1） 式中：W為預期的TCP擁塞窗口的大小（包）；q為預期的隊列長度（包）；為往返時間；（秒），為傳輸延時（秒）；C為鏈路容量（包/秒）；N為激活TCP連接數(shù)；P為分組的丟棄概率，P的取值范圍為[0，1]；q和W滿足。關鍵詞 主動隊列管理 網(wǎng)絡擁塞 PID控制 NSGAII中圖分類號 TP273 文獻標志碼 A 國家標準學科分類代碼 A New Tactics of MultiObject Parameter Optimization for Active Queue Management Based on NSGAII AlgorithmLU Jinjun1,2 LI Zhiquan2 WANG Zhiquan1 （1School of Automation, Nanjing University of Science and Technology,Nanjing210094, China。仿真結果表明，在大時滯和突發(fā)業(yè)務流的沖擊兩種情況下,該方法設計的控制器的動靜態(tài)性能優(yōu)于RED、GA、SPSO、QDPSO算法的優(yōu)化結果。2 TCP/AQM簡化模型及其AQM控制V Misra等人在分析網(wǎng)絡連續(xù)數(shù)據(jù)流和隨機微分方程的基礎上，建立了TCP的動態(tài)模型[6]，用如下一組非線性微分方程來描述。即Gc（S）=Kp++Kds （4）其中Kp、Ki、Kp分別為PID控制器的比例、積分、微分增益系數(shù)，其離散的表達形式為 （5）其中是第k時刻的隊列長度采樣值，q0為期望隊列長度，p(k)為k時刻的丟包概率。Deb于2002年對NSGA進行了改進，提出了NSGAII，一種快速的非劣性排序方法：定義了擁擠距離估計某個點周圍的解密度取代適應值共享。為了保持個體的多樣性、防止個體在局部堆積，NSGAII算法首次提出了虛擬適應度的概念。和擁擠距離。遷移策略的主要控制參數(shù)有：子群體的連接拓撲、遷移率、遷移間隔、遷移選擇和替換。為了提高算法的搜索能力，5個子種群采用不同的方式，依次為：離散重組、中間重組、線性重組、離散重組、中間重組；③ 變異。 (1) 優(yōu)化結果本文的最大迭代次數(shù)設為50，實際運行到30代時，Pareto最優(yōu)解集已基本保持不變，收斂速度很快。12in1nAB10Mbps15Mbps5ms5msd ms45Mbpsci圖8 網(wǎng)絡拓撲結構節(jié)點A和節(jié)點B之間的瓶頸鏈路容量15Mbps，延時5ms。各算法性能比較如表3所示，其中為超調量，ts 為調節(jié)時間，ess為穩(wěn)態(tài)誤差。王執(zhí)銓（1939 ），男，教授，博士生導師，目前感興趣的研究方向為網(wǎng)絡系統(tǒng)的擁塞控制，魯棒控制，容錯控制，信息系統(tǒng)的安全理論與技術等等。各算法性能比較如表4所示。n取60，時延d取220ms，所有FTP業(yè)務源均在0時刻啟動。這為快速性、穩(wěn)定性與魯棒性的權衡分析提供了有效的工具，解決了現(xiàn)有PID優(yōu)化方法難以兼顧的問題，避免了對多個指標進行加權求解的盲目性。(5) 迭代次數(shù)加1，返回步驟(3)，直至達到最大迭代次數(shù)為止，大種群中的所有非支配解即構成Pareto最優(yōu)解集。 (2) 初始種群的產(chǎn)生。精英策略即保留父代中的優(yōu)良個體直接進入子代。圖6 局部擁擠距離示意圖 具體實現(xiàn)時，首先解碼染色體，然后計算每個個體相應的目標函數(shù)值，再根據(jù)目標函數(shù)值進行非劣分層，計算每層個體的虛擬適應度，計算步驟為：①對同層的個體初始化距離：L[i]d =0；②對同層的個體按第m個目標函數(shù)值升序排列：；③使得排序邊緣上的個體具
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